基于自动化机器学习建模平台

机器学习平台SophonBase作为企业级一站式数据科学平台，支持数据管理、可视化建模、编程式建模等功能模块，包含完备的统计、机器学习、深度学习算法，覆盖从数据接入、数据预处理，到模型训练、模型部署精细化管理，方便用户发布与订阅分布式算法能力沉淀：提供多种分布式机器学习算子，大幅提升算法性能，轻松处理高复杂度、低延时、大批量的应用场景；同时提供多样化的实验场景模板和一站式的界面操作，能够引导用户快速创建业务场景相关实验丰富的数据接入形式：依托星环大数据平台和云平台，提供了数据采集、数据清洗和数据汇总的模块，支持接入RDBS、HDFS、ORC、Parquet、本地文件等多种数据源可视化建模服务支持：支持用户使用低代码、拖拉拽方式快速构建机器学习模型，提供了覆盖数据接入、ETL、特征工程、模型训练、模型应用、模型评估、模型迭代等数据分析全流程的强大建模能力，有效的降低了使用门槛渐进式模型迭代管理：提供ETL处理、模型训练、模型上架等实验和任务流的周期管理，帮助用户控制模型迭代频率，并完成模型定时迭代；同时结合容器的模型上线系统，帮助用户更易实现滚动发布和横向扩容优势机器学习建模

-SophonBaseSophonBase作为企业级一站式数据科学平台，支持数据管理、可视化建模、编程式建模等功能模块，包含完备的统计、机器学习、深度学习算法，覆盖从数据接入、数据预处理，到模型训练、模型部署、监控运维的机器学习模型全生命周期流程。包括调整模型的超参数、增加样本量、增加特征数量等。机器学习建模是一个迭代的过程，需要根据实际情况逐步进行特征工程、选择模型、训练模型、评估模型和优化模型，以获得佳的预测。星环数据科学平台机器学习建模是指使用机器学习算法对给定的数据进行分析预测的过程。包括了数据的预处理、特征工程、选择合适的模型、训练模型、评估模型以及优化模型等步骤。1、对数据进行预处理，包括数据清洗、缺失值处理、异常值处理等，以确保数据的质量和完整性。2、进行特征工程，即从原始中提取出对问题有用的特征。这可以包括特征选择、特征提取、特征变换等方法。3、选择合适的机器学习模型。常用的机器学习模型包括线性回归、逻辑

随着数据量、数据源和数据类型的增长，企业越来越需要工具和策略来帮助他们转换数据并获得业务洞察力。将原始、杂乱的数据处理成干净、高质量的数据是实现这一目标的关键步骤。什么是数据自动化？数据自动化是一种日益流行的数据管理技术。数据自动化使企业能够利用各种技术收集、上传、转换、存储、处理和分析数据，而无需人工干预。通过自动执行数据摄取、转换、验证、清理、整合和分析等重复而耗时的任务，数据自动化可帮助企业充分利用数据，更快、更轻松地做出数据驱动型决策。数据自动化有哪些优势？采用自动化可以显著增强数据分析流程，使组织能够释放其数据资产的全部潜力。具体来说，数据自动化有以下几个好处：提高数据质量：手动处理大量数据会使企业面临人为错误的风险。数据自动化可确保以一致和结构化的方式加载数据，从而减少人为错误。节约成本：与员工的时间成本相比，将计算资源用于数据分析任务通常成本更低。提高洞察能力：适当的数据自动化战略可帮助数据工程师专注于更有成效的任务，如提出见解而非数据清理。数据自动化还能确保数据科学家利用完整、高质量和新的数据开展工作。提高生产力：自动化可实现高效的数据处理和分析，减少员工在重复或琐碎

随着人工智能技术的飞速发展，机器学习已被广泛应用于诸多领域，如医疗保健、金、教育、自动化、交通、航空航天、安防等等，机器学习已经成为各个领域中的重要应用技术之一。机器学习的应用场景医疗保健：机器学习方法对学生的数据进行分析，可以找到学生的特点和趋，为学生提供更加贴近他们学习需要的教育资源。自动化：机器学习可以用于自动化生产、流程优化、机器人控制等。例如，机器人和自动化系统可以使用机器学习技术来自动识别和分类零件，并搜索决策的优路径，以提高生产效率和质量。交通：机器学习可以用于智能交通管理系统，帮助人们更加高效地驾驶。通过收集车辆运行数据、视频监控数据和气象数据等，可以对交通拥堵和事故等进行路径，以避免与其他系统发生冲突。安防：机器学习可以帮助监视和控制系统进行自动识别和响应异常情况。例如，在视频监控中使用机器学习技术自动识别人的面部特征，预测并通知安全团队。可用于预测疾病发展、诊断和治疗决策，以及为医疗保健提供个性的治疗方式。例如，可以通过机器学习技术对病人的大量数据进行分析，找到病人的特点和趋势，提醒医生采取相应的治措施。金融：机器学习可以用于风险管理

适应不断变化的需求。2.目标用户群体AI机器学习建模工具适用于广泛的目标用户群体，包括：数据科学家：利用这些工具进行数据挖掘和模型训练。软件开发者：构建基于AI的应用程序和服务。营销人员：使用生成、神经网络等）。常见的策略包括：基于业务需求选择预定义模型。利用自动ML平台自动生成候选模型。6.模型训练与评估一旦选定算法后即可开始训练过程并进行性能评估：训练集上拟合模型参数以最小化损失函数。使用验证集调整超参数以避免过拟合现象发生.测试集上评估最终模型性能指标如准确率或F1分数。AI机器学习建模工具1.引言随着人工智能技术的飞速发展，AI机器学习建模工具已成为各行各业提升效率、实现精准预测和决策的重要助手。这些工具不仅能够帮助用户进行复杂的数据分析和模型创建，还能优化模型以以及计算能力的提升，传统的手动编程方法已无法满足现代数据分析的需求。因此，AI机器学习建模工具应运而生，并逐渐成为行业标准。4.数据收集与处理数据是构建有效模型的基础。这一步骤通常涉及以下环节：数据采集文本、图像和语音的应用提高营销效果。创业者：快速创建原型并验证市场机会。研究人员：进行学术研究和实验。3.研究背景在数字化转型的大背景下，AI技术的发展推动了对高效建模工具的需求。随着大数据的爆炸式增长

，到模型训练、模型部署、监控运维的机器学习模型全生命周期流程。机器学习案例一：智能营销推荐基于SophonBase的可视化模型开发平台，可以通过拖拽快速实现对多源数据的接入、分析和建模的工作，精准制定数据科学平台-SophonBaseSophonBase作为企业级一站式数据科学平台，支持数据管理、可视化建模、编程式建模等功能模块，包含完备的统计、机器学习、深度学习算法，覆盖从数据接入、数据预处理零售场景中的营销策略，实现销售业绩的显著增长。机器学习案例二：客户流失预警基于经典的客户生命周期理论，利用SophonBase可视化建模及Notebook代码建模服务，整理出了静态信息相关的基本特征和支付动态相关的交易特征等大量指标特征，完善了客户标签系统和客户价值细分模型。机器学习案例三：模型管理服务搭建企业统一的模型管理和运营平台，通过SophonBase的统一纳管能力，将不同框架、不同平台的模型统一纳管到一个平台中进行监控和管理，让企业具备了统一的模型评估能力，提升其科技运维的效率。

机器学习平台是一种软件工具或服务，旨在为机器学习工程师、数据科学家和开发人员提供用于构建、测试和部署机器学习模型的环境和工具。它通常包括数据预处理、模型训练、自动化机器学习、模型部署、安全管理以及、数据归一化等操作，方便用户对数据进行预处理。模型训练与调优：提供多种机器学习算法的选择，支持模型训练参数的设置和训练进度的监控。自动化机器学习：自动选择和优化模型，减少人工干预，提高模型训练效率。模型系统集成等多个方面，帮助企业显著提升智能化水平，同时应对实际应用中的各种挑战。功能机器学习平台的主要功能涵盖了从数据导入到模型部署的全生命周期管理，具体包括：数据预处理与管理：支持数据清洗、数据变换：支持与现有系统的集成，提供灵活的扩展能力，满足不同业务需求。应用领域机器学习的应用领域非常广泛，以下是一些常见的应用场景：图像识别和分类：例如人脸识别、图像检索、物体识别等。自然语言处理：例如机器翻译、文本分类、语音识别等。推荐系统：例如电商、社交媒体等平台中的商品推荐、内容推荐等。医疗诊断：例如癌症诊断、疾病预测等。金融风控：例如欺诈检测、信用评估等。工业制造：例如质量控制、异常检测等。自动

解锁机器学习可视化建模工具：开启智能洞察新旅程一、引言：可视化建模的魔法之门在当今数字化时代，机器学习已成为推动各领域创新发展的核心力量。从图像识别到自然语言处理，从医疗诊断到金融风险预测，机器学习模型无处不在，它们为我们提供了前所未有的洞察和决策支持。然而，构建和优化这些模型并非易事，大量的数据、复杂的算法以及难以捉摸的模型性能，常常让数据科学家和开发者们陷入困境。此时，机器学习可视化建模工具，你正在构建一个预测客户购买行为的机器学习模型。面对海量的客户数据和众多的特征变量，你如何快速了解哪些因素对购买决策影响最大？又如何确定模型的训练效果是否理想？这时候，可视化建模工具就能大显身手。它可选择。（一）明确功能需求不同的可视化建模工具具有不同的功能特点，在选择工具之前，首先要明确自己的具体需求。（二）考虑团队协作在实际的项目中，机器学习的开发往往不是一个人的工作，而是一个团队的协作。因此。在选择商业化工具时，你需要根据自己的预算和实际需求来进行评估，确保工具的功能和服务能够满足你的要求，同时不会给团队带来过大的经济压力。（四）关注易用性和学习成本一个好的可视化建模工具应该具有良好的

时空数据库时空数据库是一种针对时空数据处理的数据库系统。它以时间和空间为基础，整合了空间信息和时间信息，能够对时空数据进行存储、查询和分析。时空数据库广泛应用于交通运输、城市规划、GIS等领域。分布式时空数据库分布式时空数据库是一种对时空数据进行存储和处理的数据库系统，通过分布式存储和分布式计算等技术，可以实现对大规模时空数据的高效处理和分析。与传统的集中式数据库系统不同，分布式时空数据库将数据存储在多个存储节点上，并将计算任务分配给多个计算节点来完成，从而极大地提高了时空数据的处理能力和可靠性。分布式时空数据库的出现，使得处理大规模时空数据成为了可能，也更好地满足了各个领域对时空数据深度分析的需求。星环分布式时空数据库-TranswarpSpactureSpacture是星环科技自主研发的一款面向空间、时空数据的存储与管理，集计算与存储为一体的分布式数据库产品，支持大规模矢量数据、时空轨迹数据的存储与计算，具有完备的数据查询、分析和挖掘能力，可用于时空查询分析、时空模式挖掘、时空轨迹聚类等时空轨迹数据分析场景，广泛应用于交通物流、城市管理、位置服务等场景。

星环科技作为一家企业级大数据基础软件开发商，在图计算领域深耕多年，有着深厚的技术积淀和丰富的实践经验。星环科技自主研发的分布式图数据库StellarDB，兼容openCypher查询语言，提供海量图数据的存储和分析能力，支持原生图存储结构，支持万亿边PB级数据存储。同时，StellarDB具备毫秒级点边查询能力，10+层的深度链路分析能力，提供近40种的图分析算法，具备数据2D和3D展示能力。StellarDB克服了海量关联图数据存储的难题，通过集群化存储和丰富算法，实现了传统数据库无法提供的低延时多层关系查询，目前已经用于金融、政府、交通等众多行业，用于反洗钱、风险控制、营销等多种场景。同时StellarDB还获得了多项行业权威认可：入选信通院2022大数据十大关键词“图计算平台”代表厂商；通过了中国信通院图数据库和图计算平台基础能力两项专项测评；入选著名咨询机构Gartner《中国数据库市场指南》、《工具：中国数据库管理系统供应商甄选》报告等，彰显了其产品技术领先性。如今，5G、物联网、AI等技术的发展应用让数据呈指数倍增长，为图数据库发展提供了更广阔的应用空间。顺势而为，乘势而上...

为解决AI落地难的问题，星环科技从用户需求端出发，研发了一款基于云原生架构的企业级AI能力运营平台SophonMLOps，助推AI模型落地。SophonMLOps是基于云原生架构构建的企业级AI能力运营平台，聚焦于机器学习模型全生命周期中的模型管理、模型部署、模型监控预警、模型评估和模型迭代等关键环节。通过统一纳管、统一运维、统一应用、统一监控、统一评估、统一解释，赋予企业客户易用、高效且安全可靠的AI能力运营服务，协助客户规模化管理日益增长的机器学习模型，提升模型使用效率，降低模型集成管理成本，控制模型生产环境风险。SophonMLOps针对企业AI运营的痛点，围绕企业AI模型接入、运营管理、持续训练的全生命周期，分别提供规模化集成管理、高效模型推理、模型监控预警、模型性能评估、隐私安全保障等功能，为企业的AI日常运营插上翅膀。SophonMLOps打通了AI的全生命周期，为企业的各类用户角色搭建了统一的AI协作平台。对于企业而言，MLOps规模化集成管理了多源异构的机器学习模型，并提供高效且保障隐私安全的模型推理、监控预警及性能评估服务；对用户而言，能感受到操作上的快捷，AI应用与...

作为一家企业级大数据基础软件开发商，星环科技很早就在数据中台领域布局，结合星环科技全系产品的相关组件实现数据中台能力建设。星环科技把数据中台建设归纳为三中心、六能力、两个体系，这当中都会有星环科技产品作为支撑，从而保证企业能够快速实现，并搭建起数据中台，满足企业未来发展变化。其中，三中心分别是存储中心、分析探索中心、业务赋能中心；六能力包括数据汇聚能力、数据整合能力、智能分析能力、实时计算能力、统一访问能力、统一服务能力；两个体系则是安全和运维保障体系与数据和分析支撑体系。三中心、六能力、两个保障体系都构建在一个云底座之上，满足企业私有化或者混合云多云的部署形态，同时灵活组件式的可插拔式部署形态，能够帮助企业更迅速的起步，按规划分步完善数据中台建设。除了提供基础组件和相应的工具帮助客户快速构建数据中台之外，星环科技还提供咨询实施服务，可以为企业提供量身定制的“数据云基础设施+咨询服务的端到端产品+服务”的综合解决方案。在星环科技的咨询服务产品体系中，包括为企业构建中台的架构规划、应用规划，以及帮助企业实施建设数据底座、数据中台、数据仓库，以及数据治理服务，也包括了数据的分析、业务分析、...

星环科技致力于打造企业级大数据基础软件，具备大数据与云基础平台、分布式关系型数据库、数据开发与智能分析工具的软件产品矩阵，多年来深耕电力领域，覆盖电力产业“发-输-变-配-用”五大环节，为推动电力行业数字化转型做出了重要贡献。在国网上海电力智能配用电大数据应用系统建设项目中，基于星环科技大数据基础平台TDH构建的智能配用电大数据应用系统汇集了浦东1210平方千米的236万户的用电数据，高负荷738万千瓦，年用电量329亿度，占上海全网四分之一。集成的内外部数据源有10个，整个数据量到现在已经接近8个T了，台账的数据总量有29.14万条。在多元数据集成及大数据平台基础之上，应用系统实现了用电查询，电力地图等基础功能及用户用电行为分析，节电用电预测网架优化和错峰调度等业务应用。基于多源异构数据的关联解析，和海量用电负荷实际数据存储、索引，实现了用电查询的基础应用，包括230万用户，26000个台区，4000余中压馈线的基本台账及用电数据的快速查询，并可以进行用户用电画像、地图定位、供电范围等数据的查询，服务响应时间在三秒以内。此前，星环科技还曾凭借《星环科技电力智慧供应链智能决策平台建设方...

图数据库的应用场景非常广泛，可以应用于各个行业。以下是一些常见的应用场景：金融：在金融领域，图数据库可以帮助银行、保险公司等企业处理复杂的数据结构，支持欺诈检测、交易路由、投资组合分析等操作。社交网络：图数据库可以存储和处理社交网络中的复杂关系图谱和大量用户数据，支持好友推荐、社区发现、个性化内容推荐等操作。物流：在物流领域，图数据库可以帮助企业优化路径规划、物流运输等操作，加速发货、配送时间并提高效率。制造业：图数据库可以支持企业处理复杂的设备关系结构图，进行维修保养、设备性能分析、生产计划优化等操作。能源行业：在能源领域，图数据库可以处理复杂的电网、管道等结构图谱，并支持多种能源趋势分析和紧急事件监测等操作。电商：图数据库可以应用于电商业务中，存储和处理复杂的商品与用户之间的关系，支持个性化推荐、购物车分析、用户行为预测等操作。图数据库可以在各个领域中应用，并且在处理复杂的数据结构和大量的数据时比传统数据库具有更高的性能和效率。星环分布式图数据库StellarDB星环科技致力于打造企业级大数据基础软件，围绕数据的集成、存储、治理、建模、分析、挖掘和流通等数据全生命周期提供基础软件与...

双碳目标下，全国碳排放监测服务平台启动建设力争2030年前实现碳达峰、2060年前实现碳中和，我国明确提出“双碳”目标，充分彰显了在构建人类命运共同体进程中的大国担当。国家电网公司主动担当重要使命，提出“实现双碳目标，能源是主战场，电力是主力军，电网是排头兵”的战略部署，率先行动，发布《全国碳排放监测服务平台建设工作方案》。“双碳”目标的实现离不开科技支撑。《全国碳排放监测服务平台建设工作方案》指出，全国碳排放监测服务平台建设的总体目标是以电网数字化赋能和助力国家碳达峰碳中和，实现“电力看双碳”，“双碳看经济”，为国家碳排放统计核算体系建设、宏观调控政策制定、经济社会全面绿色转型发展等工作提供决策支持。平台建设需要解决以下问题：以数字化平台技术解决各省的地市、区县、重点行业碳排放数据维度不全面、核算方法不完善、碳核算体系不统一等方面的问题；强化数据应用，发挥好决策支撑作用，深挖电力大数据价值，开展“电力看环保”“电力看经济”等大数据应用。积极响应号召，星环科技打造碳排放监测服务平台解决方案星环科技作为大数据基础软件领域的代表性企业，有着高度的责任感和使命感，为响应“全国碳排放监测服务平...

随着行业和技术领域的变化日新月异，从数据仓库、动态数仓，到数据湖，从新一代湖仓一体技术到可插拔数据库，概念的引入虽然简单，但如何做到更有效，更复杂的数据资产管理就考验着对生产能力和工艺过程的管理能力。星环科技认为数据中台是一种能力、是一种组织上的策略而不仅仅是一种技术架构，它是在信息化基础上建立的可编织和可复用的数据可分析能力，从而支撑企业数字化转型。星环科技的数据中台三中心、六能力、两个体系星环科技很早就在数据中台领域布局，结合星环科技全系产品的相关组件实现数据中台能力建设。星环科技把数据中台建设归纳为三中心、六能力、两个体系，这当中都会有星环科技产品作为支撑，从而保证企业能够快速实现，并搭建起数据中台，满足企业未来发展变化。数据存储、分析探索、业务赋能三中心第一，帮助企业构建存储中心，提升数据的汇聚和整合能力；第二，构建数据分析探索中心，专注于智能分析能力和实时计算能力的提升，推动智能推荐能力和全链路实时监测和保障能力；第三，构建业务赋能中心，提供统一的访问能力实现跨平台联邦，统一的访问层控制，确保数据安全可用，同时搭建统一的服务能力，面向多场景的服务应用支撑。安全和运维、数据和分...

在国产数据库产品方面，星环科技坚持自主研发与技术创新，打造了自主可控的高性能分布式数据库ArgoDB和分布式交易型数据库KunDB，以及分布式图数据库StellarDB等产品。KunDB具备较强的SQL兼容性，同时具备高可用、高并发、在线扩缩容、数据强一致性等能力，适用于操作型业务、高并发业务等场景。ArgoDB具备完整的SQL兼容性，同时具备高扩展、高可靠、多模型、存算解耦等能力，一站式满足数据仓库、实时数据仓库、数据集市、OLAP、联邦计算等场景。通过不断的打磨和对业务场景不断的落地实践，ArgoDB和KunDB已成为具有完全自主知识产权的成熟的国产数据库，能够为更多的客户提供高性能、高可靠、成熟的数据库产品服务，帮助用户应对智能数据时代海量数据的分析与探索。分布式图数据库StellarDB兼容openCypher查询语言，提供海量图数据的存储和分析能力，支持原生图存储结构，支持万亿边PB级数据存储。同时，StellarDB具备毫秒级点边查询能力，10+层的深度链路分析能力，提供近40种的图分析算法，具备数据2D和3D展示能力。星环科技StellarDB在金融、政府和社交网络等领域...

近年来，企业数据安全问题的重要性被提上了前所未有的高度。星环科技提供了从云基础设施、数据平台、数据资源、数据应用的数据安全能力。覆盖数据生命周期的各个阶段，涉及数据的收集、存储、使用、加工以及开放流通。全方位保障企业的数据安全，支撑业务合法合规的开展。星环科技凭借全面的数据安全能力助力某支付机构构建安全防线的落地实践。该支付机构拥有大量数据资产，目前机构面临着较大的挑战，需要加强数据安全管理，为此，机构决定与星环科技合作，利用星环科技的技术来提升数据安全管理能力，共同打造一个基于隐私计算的数据服务平台DaaS。根据客户需求，星环科技在基础设施层提供了基于容器的云原生操作系统TCOS，可以为用户提供独立的数据与计算环境，减少数据对外暴露的风险。在数据平台层，星环科技大数据基础平台TDH新版本增强了安全技术，支持行列级权限控制、动态脱敏等。在数据资产层，星环科技借助两款新产品：数据安全管理平台Defensor帮助企业构建整个数据安全管理域及数据流通平台Navier：包含隐私计算平台SophonP²C和数据交易门户datamall，提供包括联邦学习和差分隐私等技术能力。该支付机构的数据管理平...